它的目标是使模型适应特定的应用领域和任务。经过微调后，模型在这个特定领域的性能通常会得到显着提升。
目前各个领域内最大的技术壁垒和门槛，无非就是特定领域巨头们自己积攒的高质量数据，以及在这些领域上大量的微调工程经验。
针对单一特定任务的微调就已经非常讲究了，那么这个通用模型的微调技巧，其中的各种陷阱恐怕能写满几十页A4纸。
而孟繁岐这次的展示中的微妙描述，几乎可以说是明示了，这部分内容将不会像以前一样，完完整整地开源出来。
“我们理解这个层级的语言模型研发成本和以往已经不可同日而语，也尊重您对部分技术的保密选择，不过作为媒体还是比较好奇还有哪些原因促使您改变了以往的开源惯例。”
台下媒体的问得很礼貌，但孟繁岐对此却不大高兴。
原因也很简单，如果真的理解的话，他们就不该在这种场合问这样的问题。
这种问法就像是，【我不是针对你】，【我不是跟你吹】起手。
你一听就知道，他接下来要针对你，又或者是开始吹牛了。
“其实一直以来大家对我的描述都很有美化的嫌疑，我最开始发布的YOLO检测算法，就是不开源与白度共同盈利的。那个时候我很缺钱，后面赚到一些之后，就开始做一些不盈利的开源研究。”
“如今呢，一方面我发现大规模的智能模型有很强大的潜能，为了继续这方面的研究，我必须要赚很多的钱，对此我一直很坦诚，也不否认。另一方面，也是出于安全方面的考虑，随着AI技术能力越发强大，开源技术这个决定不得不慎之又慎。”
孟繁岐的回复基本上是心里话，不过非常遗憾的，似乎并未得到真正的理解和认可。
现场面对面的时候，大家都谈笑风生，似乎非常平和，能够相互理解。
可等到散场后，报道上线的时候，文字落到纸面上就难听了不少。
简而言之，想赚钱大家信，至于安全方面，则持怀疑态度。
“我也能理解吧，毕竟现在AI还没搞出什么恶性事件来。”如今的孟繁岐早已能够做到面对报道波澜不惊了。
他觉得怎么解释都是没用的，马斯克也整天都在宣传AI危险论，你看佩奇理他不。
人不吃亏，怎么会能明白呢。
而这一天的到来也没有让孟繁岐等待太久，15年底，公开社区内有人开源了新的图像技术，一种别样的换脸手段似乎一夜之间就风靡全球。
只是这个换脸技术…它好像有点不大正经。
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